【源码】基于Python和YOLOv5框架的跌倒检测系统

项目简介

本项目是基于Python和YOLOv5框架构建的跌倒检测系统。借助YOLOv5模型，系统可实时检测图像或视频里的跌倒事件，并提供对应的报警或处理机制。项目涉及数据集处理、模型训练、模型转换以及实时预测等多个流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据集处理：可从百度网盘下载数据集，对数据集进行划分，同时能转换标注文件。
2. 模型训练：运用YOLOv5框架开展模型训练，支持自定义训练参数，如权重、配置文件、数据集路径等。
3. 模型转换：能够把训练好的PyTorch模型（.pt文件）转换为ONNX格式，便于在不同平台部署。
4. 实时预测：提供简单的预测脚本，可对单张图片进行跌倒检测并绘制检测框。

安装使用步骤

数据集准备

• 从百度网盘下载数据集，将图片存于mydata/images文件夹，标注文件存于mydata/labels文件夹。
• 运行split_train_val.py进行数据集划分，运行voc_label.py生成训练、验证和测试集的txt文件。
• 配置mydata.yaml文件，指定训练、验证和测试集的路径以及类别信息。

模型训练

• 修改train.py中的配置参数，如权重路径、模型配置文件、数据集路径、训练轮数和批量大小。
• 在终端运行python train.py启动训练。

模型转换

• 安装ONNX库。
• 在终端运行python export.py --weights best.pt --include onnx --img 640 --batch 1将模型转换为ONNX格式。

实时预测

使用test3.py脚本对单张图片进行跌倒检测，并绘制检测框。

注意：本项目假设用户已下载源码文件，且具备基础的Python编程和深度学习知识。运行项目前，建议用户先熟悉项目结构和代码，以确保正确理解和使用。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】